Chinese-Llama-2-7b

开源且可商用的中文Llama2模型，兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式

Chinese Llama 2 7B Llama2 HuggingFace 模型开源量化模型 Github 开源项目

项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集，兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口，支持多种硬件配置，用户可快速下载与测试。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成

GithubHuggingfaceLLMLlama 3.2Meta开源项目模型社区许可证许可协议

本项目采用llama.cpp和imatrix量化技术，提高了多语言文本生成的能力。结合Bartowski的校准文件，以及IQ和Q系列多种量化方法，明显降低了模型的困惑度并提高了文本生成的准确性。这些优化在多种条件下保持高效，且降低了存储空间的需求，提供更灵活的AI应用优化和部署方案。

Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调

Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目

本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调，提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化，开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色，以4*V100完成高效训练，远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据，对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测，确保用户获得全面权威的模型性能数据。

llama-3-chinese-8b-instruct-v3-gguf - 量化对话模型，适用于多平台的高效问答

GithubHuggingfaceLlama-3-Chinese-8B-Instruct-v3中文模型对话模型开源项目性能指标模型量化模型

该项目是Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3的量化版本，专为提升对话与问答表现而设计，支持多平台使用。建议在内存充裕时使用Q6_K或Q8_0配置以达最佳效果。用户可在HF Space体验，详情与说明参见GitHub页面。

Llama-3.2-3B - Meta推出Llama 3.2多语言大型语言模型系列

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,包括英语和德语。模型采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习训练而成。它可用于对话、知识检索和摘要等任务,具有128K的上下文长度,并使用分组查询注意力机制提高推理效率。Llama-3.2-3B适用于商业和研究用途,可进一步微调以适应各种自然语言生成任务。模型遵循Llama 3.2社区许可协议。

open_llama_7b - 开源复现的大规模语言模型媲美原版LLaMA

GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

OpenLLaMA是一个基于Apache 2.0许可的开源大型语言模型，旨在复现Meta AI的LLaMA。该项目提供了在1万亿个token上训练的7B和3B模型，以及在6000亿个token上训练的13B模型预览版。OpenLLaMA基于RedPajama数据集训练，在多项评估任务中表现与原版LLaMA相当或更优。项目开源了PyTorch和JAX格式的预训练权重，支持使用Hugging Face transformers和EasyLM框架加载模型。

Llama-2-7B-GPTQ - Llama 2 7B的GPTQ量化版本支持多种参数选项

GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

该项目提供Meta Llama 2 7B模型的GPTQ量化版本,包含4位精度、多种组大小和Act Order等参数选项。模型文件兼容AutoGPTQ、ExLlama等框架,适用于GPU推理。项目提供了在text-generation-webui使用的说明,以及Python代码调用示例。这些量化版本在保持性能的同时降低显存占用,便于更多用户部署使用Llama 2模型。

llama-3-2-1b-sft - 超大规模对话数据集的精细调优AI模型

GithubHuggingfacellama-3-2-1b-sft开源项目微调模型训练数据集超参数超大规模语言模型

该项目将NousResearch的Llama-3.2-1B模型进行精细调优，使用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集以提高对话处理性能。在多GPU分布式训练中，使用Adam优化器和余弦学习率调度策略，该模型在验证集上的损失率降低至1.2759。适用于广泛的自然语言处理应用，特别是在对话生成和交互式AI领域中。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3 - 轻量级高性能AI聊天助手基于3万亿token训练

GithubHuggingfaceTinyLlama大语言模型对话模型开源项目模型预训练

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3是一个基于Llama 2架构的轻量级开源语言模型，使用1.1B参数在3万亿tokens上预训练。模型采用OpenAssistant数据集微调，支持chatml格式，具有部署灵活、资源占用少等特点。TinyLlama保持了与Llama生态系统的兼容性，同时适用于计算资源受限的场景，为AI聊天应用提供了一个高效实用的解决方案。

Llama-3.1-8B - Meta推出的多语言大型语言模型支持128K超长上下文

GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型

Llama-3.1-8B是Meta公司推出的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持128K超长上下文。该模型在8种语言中进行预训练和指令微调,在通用对话和多语言任务上表现优异。Llama-3.1-8B适用于助手式聊天、自然语言生成等商业和研究场景,并提供自定义商业许可证。用户在遵守使用政策的前提下可广泛应用该模型。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用，适用于多语言商业和研究用途，提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率，在OpenLLM v1中达成99.7%回收率，展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成，尤其适合聊天机器人及语言理解任务，且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化，降低存储成本并提高部署效率，保持高质量文本生成能力。

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